Pinnacle（畢諾克）

在博彩業尋找一個利基市場往往能帶來價值。這可以是手球投注的專業知識，也可以是日本棒球投注的豐富經驗。如果您知道的比博彩業者多，就能從中獲利。  獲取最好的投注建議和統計數據 用最新的專家文章改善您的投注 關注 Pinnacle  為什麼要投注角球？  近年來，投注足球角球投注越來越流行。除了投注者有機會從博彩業者缺乏知識或不注意小細節中獲利之外，即時角球投注賠率的變動是精明投注者選擇這個特定市場的另一個原因。 人們普遍認為，角球有連續出現的傾向—這並不是說角球總是兩兩相連地出現，只是角球可能會接二連三地出現。 與輸贏盤或讓分盤等其他市場相比，足球比賽中的角球投注有很大不同。一場比賽的結果可能與雙方的角球數有關，但情況並非總是如此。由於足球是一項得分較低的運動，因此與其他運動相比，更容易出現平局和爆冷逆轉的現象。但是，角球數會高很多，並且可以更準確地反映球隊的表現。 冷門球隊可能會以 1-0 險勝，也可能會以 0-0 守住平局，&nbsp;但各隊的角球數往往更符合賽前預期的，也比較可靠。在研究了可能影響遊戲中角球數量的因素，並分析了過去的統計數據之後，與效率更高的市場相比，足球中的角球投注很可能成為投注者更具吸引力的選擇。  如何投注角球  Pinnacle 在歐洲各大足球聯賽和歐洲冠軍聯賽中為投注者提供了兩種不同的角球盤—大小盤和讓分盤。 大小盤角球投注 在大小盤角球投注中，博彩業者會設定預期的角球總數，投注者可以選擇投注比賽的角球會大於或小於預期總數。 大小盤角球投注示例： 巴塞隆納角球： 超過 8.5 個角球（9 個以上個角球）：1.890 低於 8.5 個角球（8 個以下個角球）：1.890 在這種情況下，投注者可以投注巴塞隆納在比賽中贏得 9 個以上的角球，賠率為 1.890，或者巴塞隆納贏得 8 個以下的角球，賠率為1.890。 讓分盤角球投注  足球讓分盤的形式和籃球、國家美式足球聯盟或其他體育項目中的讓分盤投注相同：博彩業者為其中一隊設定讓分優勢（以 + 號表示），另一隊為劣勢（以 - 號表示），以消除主觀偏見。 角球投注示例： 西漢姆 +3 corners：1.7 曼城 -3 corners：2.1 例如在西漢姆聯隊和曼城的比賽中，西漢姆隊的角球總數為 +3，而曼城的角球數則是 -3。 曼城必須贏得比西漢姆四個以上的角球，投注者才算獲勝。 西漢姆的角球數比曼城更多、相同、或少於兩球（以下），投注西漢姆的玩家就算獲勝。 輸贏盤角球投注

足球賠率

雖然不仰賴整理大量數據來訂定足球投注賠率的博彩業者如鳳毛麟角，但遠離標準輸贏盤和讓分盤市場可能會讓您有機會利用差異來獲利。繼續閱讀，了解您如何從投注角球中獲益。

足球角球投注：冷門市場的價值

卜氏分佈是一種數學概念，可以把平均數轉化成各種結果的機率，並以分佈表示。例如假設曼城每場比賽平均可進 1.7 球，套用卜氏分佈公式後，會顯示該平均數等於曼城有 18.3% 機率零入球、31% 機率進 1 球、26.4% 機率進 2 球，以及 15% 機率進 3 球。 卜氏分佈－計算比分的機率 使用卜氏分佈推算最可能出現的比分之前，需先計算兩支球隊於該賽事中可能的平均進球數。平均數之計算，會受各球隊「進攻」與「防守」實力影響，兩相比較後得出。 知道如何計算結果的機率後，就可以比較計算結果和博彩業者的賠率，找尋可能獲利的機會。 推算進攻與防守實力時，選擇具代表性的資料範圍十分關鍵。若範圍太廣，資料會與球隊當前實力落差太大；若範圍太窄，異常值會使數據出現偏差。各球隊在 2015/16 年英超賽季的 38 場比賽，可以為卜氏分佈提供足夠的樣本數。 如何計算進攻實力 以上述賽季數據為基礎推算進攻實力，首先要確定各隊的平均進球數以及主客場平均進球數。 計算方式是上賽季總進球數除以比賽場數：  主場賽季總進球數/比賽場數（賽季） 客場賽季總進球數/比賽場數（賽季）  在 2015/16 年英超賽季中，主場和客場的計算結果分別為 567/380 和 459/380，換算後等於主場每場比賽平均進 1.492 球，客場每場比賽平均進 1.207 球。  主場平均進球數：1.492 球 客場平均進球數：1.207 球  各隊之平均數與上述聯賽平均數之比值，即各隊之「進攻實力」。 如何計算防守實力  我們也需要各隊每場比賽的平均失球數，只要把上述數值對調即可（因為某主場球隊之進球數等於某客場球隊之失球數）： 

有一種簡單可靠的方法，可以計算足球比賽最可能的比分，也就是結合卜氏分佈和紀錄資料，這種方法可以應用在投注中。這篇簡單易懂的說明，會告訴您如何計算必備的進攻／防守實力數值，以及計算卜氏分佈數值的實用捷徑。您馬上就可以學會如何利用卜氏分佈預測足球比分。

卜氏分佈：在足球投注中預測比賽分數

 &nbsp; 期望值 如果玩家多次投注同一個賠率，他預期可贏得或失去的金額，透過一個簡單的公式計算：將您獲勝的機率乘以每次投注能獲得的金額，再減去失敗的機率乘以每次投注失去的金額。 術語表►   期望值 (EV) 的簡易實例如下：如果您以 10 美元元投注擲銅板中的人頭，每次您猜中時都可得到 11 美元，EV 就是 0.5。 這代表了如果您一再押注人頭，您預期每次投注 10 美元，都可贏得 0.50 美元。 如何計算期望值 計算期望值的公式相對簡單，只要將獲勝的機率乘上每注可贏得的金額，然後再減掉輸的機率乘上每注損失的金額：  (獲勝的機率) x (每注贏得的金額) – (輸的機率) x (每注損失的金額)  要計算體育博彩期望值，您必須將歐洲賠率帶入以上方程式，並進行計算：  找出每個賽果的歐洲賠率（獲勝、落敗、平手） 注金乘上歐洲賠率然後減掉注金可算出每種賽果的預期彩金。 用 1 除以賽果的賠率，即可算出賽果的機率 將資料代入以上的方程式。  舉例來說，當曼聯 (1.263) 對上維根競技 (13.500)，且和局賠率為 6.500，用 10 美元投注維根競技贏可獲得 125 美元彩金，發生機率為 0.074 或 7.4%。 此賽果不會發生的機率是曼聯獲勝與和局的總和，也就是 0.792 + 0.154 = 0.946。每注損失的金額為最初的注金 – 10 美元。因此整個方程式看起來會是：  (0.074 x

一筆投注的期望值顯示的是我們預期贏得的金額（平均而言），並在與博彩公司賠率比較的情況下，做出最有價值的計算。如何在體育博彩投注中計算期望值以預測獲利金額？繼續閱讀以深入瞭解。

如何計算期望值

瞭解所有可選投注類型是增加網球投注獲利機率的關鍵，因為您可以選擇對您來說最理想的盤口。最基本的網球投注類型是投注賽事獲勝者。在此情況下，您可以投注擊敗對手並晉級下一盤的網球選手。舉2016年霍普曼盃莫瑞與德斯查佩普的比賽為例。英國網球明星贏得兩盤，最後比數為6:2和6:2。Pinnacle Sport終盤賠率分別為1.05和13.03，如果您投注100美元賭莫瑞贏，您的彩金會是105美元，淨收益為5美元。投注大熱門的情況代表了在風險高的情況下，收益很低，這也是讓分盤發揮作用的時候。為何選擇讓分盤在大熱門與處於下風者比賽時，低賠率通常無法吸引玩家，他們不覺得為低收益投資有任何價值。為了消弭選手間的實力差距，讓比賽呈現勢均力敵，博彩公司會提供讓分盤，用來代表每位選手預期贏得的局數。透過這樣的方式，兩位選手獲勝 - 賠率在讓分後會儘可能趨近50%。投注讓分盤並不是在預測實際的贏家，而是選手的表現。因此，計算最後總分時必須將讓分納入考量，以判斷是否贏得投注。在投注有明顯大熱門選手的比賽時，讓分盤相當有獲利價值。您投注&nbsp;讓分為負的大熱門或讓分為正的下風者來獲利。&nbsp;以莫瑞和德斯查佩普的比賽為例，英國選手的讓分是-5局，法國選手的讓分是+5局。正向與負向讓分讓分盤的比賽中，處於下風者會得到幾局的優勢，也就是正的讓分，而大熱的選手則取得劣勢，也就是負的讓分，以消弭實力的差距。投注套用讓分後仍贏得較多局的選手的注碼會贏得彩金，不管選手是否為最後的獲勝者。讓我們重新檢視莫瑞和德斯查佩普的比賽。莫瑞在第一盤贏得六局，第二盤也贏得六局。德斯查佩普在首盤贏得兩局，在第二盤再取兩局。總結來看，莫瑞贏得12局，他的法國對手則取得4局。在讓分為-5情況下投注莫瑞獲勝的注碼會獲得彩金，因為12-5=7，大於4。基於本目的呈現的最後分數會是7:4，這也代表了「讓分過關」。相反的，在讓分+5的情況下投注德斯查佩普會輸掉注碼，因為儘管另外加上5局，他仍然以12-9落敗。 Pinnacle提供莫瑞以讓分-5贏的比賽的賠率是1.775，本金100美金所獲得彩金會是177.5美金，淨收益為77.5，單純的賽事贏家盤只有5美元。讓分盤的更多益處Pinnacle在業界提供最多的讓分盤選擇，讓有興趣透過讓分盤獲利的玩家擁有各式各樣的選擇。 若要檢視可選的網球讓分盤，請登入您的Pinnacle帳戶，進入您選擇的比賽，並從下拉式選單中選擇您想要的讓分盤。以下以ATP清邁場的大熱門瓦林卡和處於下風者的盧布列夫為例。他們輸贏盤的賠率分別為1.108和8.170，Pinnacle交易員為本場比賽設定的主要讓分為+/-5。除了主要的讓分盤以外，Pinnacle也為這場比賽提供了多種正負讓分，範圍從+/- 4到+/- 6皆有，讓玩家可以自行決定哪種讓分最能讓他們獲利。&nbsp;您可減少讓分（又稱為買進），但獲得較差賠率，或增加讓分（賣出），藉此增加利潤。但更值得注意的是，讓分盤讓您有機會拿回注金。因為&nbsp;局數的讓分是整數，所以在莫瑞對德斯查佩普的比賽中，最後的比數若考慮讓分，會有出現平手的可能。在此情況下，所有的投注都會被取消，玩家可以取回他們原始的注金。準備好投注了嗎？在Pinnacle取得最佳網球賠率和線上最大讓分盤市場。 

澳洲網球公開賽就要開幕，現在是瞭解網球最常見投注類型和哪種類型最能獲利的最佳時機。搶先瞭解2016第一場大滿貫賽。

網球讓分盤說明

<p>Luke 在艾希特大學主修經濟學，之後走上結合他兩大興趣的職涯：寫作和運彩。雖然他對足球最感興趣，不過他也很喜歡研究任何具有價值的運動。他特別喜歡從不同角度分析市場，嘗試尋找獲利優勢。</p>

Luke Petty

<h3><strong>進球期望值術語</strong></h3>
<p><strong>進球期望值 (xG)</strong> – 根據射門的品質和次數，得出的隊伍或球員預期進球數。</p>
<p><strong>每 90 分鐘進球期望值 (xG/90)</strong> – 特定球員每 90 分鐘比賽的進球期望值。</p>
<p><strong>非十二碼球進球期望值 (npxG)</strong> – 總進球期望值減去十二碼球的進球期望值。</p>
<p><strong>隊伍進球期望值 (xGf)</strong> – 根據射門的品質和次數，得出的隊伍預期進球數。</p>
<p><strong>隊伍失球期望值 (xGa)</strong> – 根據射門的品質和次數，得出的隊伍預期失球數。</p>
<p><strong>助攻進球期望值 (xA)</strong> – 根據球員傳球後直接射門的品質和次數，得出的球員預期助攻數。</p>
<p><strong>得分期望值 (xPts)</strong> – 根據進球期望值資料，得出的隊伍預期得分。</p>
<h3><strong>何謂進球期望值？進球期望值說明</strong></h3>
<p>進球期望值是評估射門成功進球機率的數據。它是評估射門品質的好方法，例如進球期望值 (xG) 為 0.4 的射門，進球機率應該就是 40%。單次射門的最高 xG 值為 1，表示球員的進球機率為 100%。</p>
<p>計算射門的 xG 時須考量多少因素，則因使用的模型而異。</p>
<div class="articleV2 unordered-list">
<ul>
<li>
<p>閱讀：&nbsp;<a href="/betting-resources/zh-tw/soccer/expected-goals-model-analysis/mep2n9vmg5ctw99d" target="_blank">進球期望值模型</a></p>
</li>
</ul>
</div>
<h3><strong>非十二碼球進球期望值有何用處？</strong></h3>
<p>使用非十二碼球進球期望值來比較球員的進球數和進球期望值，能更準確反映球員的表現。十二碼球的 xG 為 0.76，因此踢十二碼球的指定球員每次踢十二碼球，都會大大提高其 xG/90 數據。</p>
<p>比較十二碼球指定球員和非十二碼球指定球員的表現時，將十二碼球進球納入進球期望值可能會造成誤差，因為球員可能不是靠實力贏得踢十二碼球的機會。</p>
<h3><strong>進球期望值為何有所幫助？</strong></h3>
<p>進球期望值的用處在於增加分析足球比賽時使用的樣本數。足球是低比分比賽，進球是相當罕見的事件。因此，單純使用進球資料有時會誤導分析結果。</p>
<p>隊伍即使創造更多進球機會，但最終輸掉比賽的情況，在每個賽季都時常出現。基本進球資料無法反映這種現象，因此可能無法代表真實賽況。進球期望值計算各個位置的平均進球數，將機率納入計算。&nbsp;</p>
<p>在進球期望值出現以前，人們使用射門數或射正數等數據嘗試分析賽況。如同進球數，這些數據可能誤導分析結果。在總射門數中，從中線射門和在禁區中射門並無分別。</p>
<p>在 2014/15 年德甲賽季中，門興格拉德巴赫的 Granit Xhaka 和梅因斯 05 的 Yunus Malli 有相似的每 90 分鐘射門數。這兩名球員有類似的射門資料，但使用進球期望值後高下立判：</p>
<p><strong>2014/15 年德甲賽季 Xhaka 和 Malli 的比較</strong></p>
<div class="table-holder-article-content"><span class="table-expand"></span>
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>2014/15 年德甲賽季 Xhaka 和 Malli 的比較</h2>
<span class="table-modal-close"></span></div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table" width="300" height="207">
<tbody>
<tr>
<td>
<p><strong>&nbsp;</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>Granit Xhaka</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>Yunus Malli</strong></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p><strong>每 90 分鐘射門數</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>2.08</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>1.96</strong></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p><strong>NpxG/90</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>0.06</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>0.21</strong></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p><strong>XG/射門（活球狀態）</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>0.02</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>0.12</strong></p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p><strong>每 90 分鐘進球數</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>0.07</strong></p>
</td>
<td>
<p><strong>0.21</strong></p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
<p>雖然 Xhaka 的每 90 分鐘射門數較高，但仍比不上 Malli 的 xG 表現。即使出賽時間少了幾分鐘，但 Malli 進了 6 球，而 Xhaka 為 0。Malli 主要從近距離射門，70.7% 是從禁區內嘗試射門。相反地，Xhaka 有 64% 是在禁區外射門。</p>
<p>Malli 的射門數比 Xhaka 少，但射門位置較佳。進球期望值能突顯較佳射門位置的價值，並且提供一種迅速簡單的方式，能將球員的射門位置和類型納入分析資料。因此進球期望值可以更深入分析這兩名球員的差異。</p>
<h3><strong>計算進球期望值要考量哪些因素？</strong></h3>
<p>如上所述，計算射門 xG 值時，射門位置非常重要。然而，隨著分析模型日益複雜，大家也納入其他考量因素，試圖讓進球期望值更加準確。</p>
<p>現今部分模型納入射門時使用的身體部位、防守陣形、進攻速度，以及開始進攻時的初始控球位置等。</p>
<p>延伸閱讀：<a href="/betting-resources/zh-tw/soccer/how-to-calculate-expected-goals-for-soccer-matches/jesjh3rkxcmuf9ty" target="_blank">計算進球期望值</a></p>
<h3><strong>哪種進球期望值模型最準確？</strong></h3>
<p>哪種進球期望值模型最準確仍未有定論。幸好，Pinnacle（畢諾克）有一篇文章，就在探討各種<a href="/betting-resources/zh-tw//soccer/expected-goals-model-analysis/mep2n9vmg5ctw99d" target="_blank">進球期望值模型</a>的優點。<strong>&nbsp;</strong></p>
<h3><strong>使用進球期望值預測未來表現 </strong></h3>
<p>2017 年 8 月英超兵工廠和斯托克城的比賽，就是基本進球數分析造成誤導的範例。從 1-1 賽果來看，這似乎是一場勢均力敵的比賽。不過要是使用這場和局結果來預測未來的英超賽況，顯然大有問題。</p>
<p>納入進球期望值分析後，這場比賽的情況如下：<br><br><strong>比較兵工廠和斯托克城的 xPts</strong></p>
<div class="table-holder-article-content"><span class="table-expand"></span>
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>比較兵工廠和斯托克城的 xPts</h2>
<span class="table-modal-close"></span></div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
<p>隊伍 (xG)</p>
</td>
<td>
<p>得分期望值 (xPts)</p>
</td>
<td>
<p>比賽獲勝機率 (%)</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>斯托克城 (0.69xG)</p>
</td>
<td>
<p>0.79</p>
</td>
<td>
<p>17%</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>兵工廠 (1.41xG)</p>
</td>
<td>
<p>1.94</p>
</td>
<td>
<p>55%</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
<p>使用進球期望值分析後，可以發現長期來說，兵工廠贏得比賽的預期機率為 55%。進球期望值可以儘量降低比分變動的影響，因此預測未來表現時，是一種更加實用的工具。此資料顯示，長期來說兵工廠的表現可能優於斯托克城。</p>
<p>延伸閱讀：<a href="/betting-resources/zh-tw/soccer/exptected-goals-premier-league-prediction/4tl2zufyl8y9ykv6" target="_blank">利用進球期望值預測英超排名</a></p>
<h3><strong>進球期望值分析有哪些限制？</strong></h3>
<p>如同所有足球數據，進球期望值無法 100% 反映真實賽況。進球期望值是計算射門的平均情況，因此常被批評無法考量頂級前鋒的臨門一腳或世界最佳守門員的反應速度。分析 Harry Kane 或 David De Gea 這種等級球員的表現時，這項批評相當中肯，絕對值得納入考量。</p>
<p><strong>比較 Harry Kane 的進球期望值和進球數</strong></p>
<div class="table-holder-article-content"><span class="table-expand"></span>
<div class="table-modal">
<div class="table-modal-head">
<div class="table-modal-head-inner">
<h2>比較 Harry Kane 的進球期望值和進球數</h2>
<span class="table-modal-close"></span></div>
</div>
<div class="table-modal-content">
<div class="article-table-content">
<table class=" article-table">
<tbody>
<tr>
<td>
<p>賽季</p>
</td>
<td>
<p>進球數</p>
</td>
<td>
<p>進球期望值 (xG)</p>
</td>
<td>
<p>差異</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>2016/17</p>
</td>
<td>
<p>29</p>
</td>
<td>
<p>19.82</p>
</td>
<td>
<p>8.75</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>2015/16</p>
</td>
<td>
<p>25</p>
</td>
<td>
<p>22.73</p>
</td>
<td>
<p>2.27</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>
<p>2014/15</p>
</td>
<td>
<p>21</p>
</td>
<td>
<p>17.16</p>
</td>
<td>
<p>3.84</p>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
</div>
</div>
<p>部分防守系統也似乎更擅長壓低對手的進球期望值。<a href="https://statsbomb.com/2017/02/burnley-doing-it-differently/" target="_blank">Sean Dyche 領軍的班來</a>就是一例，他們採用獨特的組織防守，因此失球數經常遠低於期望值。</p>
<p>同樣地，當隊伍改變戰術或換將時，先前的進球期望值統計資料就不一定有用。使用進球期望值評估一名球員的能力時，考量其位置和隊友也相當重要。</p>
<p>例如，Lionel Messi 的 xG 數據就比 Sergio Busquets 來得高，毫不讓人意外。這兩名球員對隊伍有各自不同的貢獻。同樣地，當球員從弱隊轉到強隊後，進球期望值通常會進步。</p>
<p>延伸閱讀：<a href="/betting-resources/zh-tw//soccer/expected-goals-and-big-chances/qfu2je3aqpk8vqv7" target="_blank">一次大好良機是否優於多次不太可能進球的射門</a></p>
<h3><strong>如何解讀足球投注中的進球期望值</strong></h3>
<p>如上所述，進球期望值是一項非常有用的分析數據，但並不一定能 100% 反映真實賽況。分析隊伍和球員表現時，投注者必須考量班來的防守或 Harry Kane 的射門能力等例外情況。</p>
<p>投注時，進球期望值有助於找出未來可能有利可圖的例外情況。如果隊伍的短期表現高於或低於進球期望值，就會傾向於<a href="/betting-resources/zh-tw//betting-strategy/regression-to-the-mean-in-sports-betting/ewp2a8kl7mmhuqcm" target="_blank">向平均值迴歸</a>。若市場尚未考量這支隊伍的短期表現屬於不正常情況，就有獲利的可能性。</p>

何謂進球期望值？進球期望值說明

何謂進球期望值？如何運用此數據強化分析結果？進球期望值能否用於投注？繼續閱讀深入瞭解進球期望值須知。

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進球期望值是足球界的一項熱門話題。何謂進球期望值？如何運用此數據強化分析結果？繼續閱讀深入瞭解進球期望值須知。